專利名稱：一種多邊形圖像的骨架提取方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及地球科學計算領(lǐng)域，特別是涉及地理信息科學中多邊形圖像骨架提取的方法及裝置。
背景技術(shù)：
骨架(Skeleton)又稱中軸(Medial Axis，MA)，是對區(qū)域相聯(lián)形體的一種抽象，能夠有效地減少冗余信息并保留空間形體的幾何形態(tài)和拓撲結(jié)構(gòu)，是描述幾何形狀最簡單、 最有效的方法之一。在計算機視覺與模式識別中，由于骨架能夠精確地表達一些長而窄的帶狀圖像的形態(tài)特征，常常用于文字和指紋的識別。在地理信息科學領(lǐng)域中，骨架被應(yīng)用于空間分析和制圖綜合中，如通過骨架提取獲得道路和河流等地物的主要形態(tài)特征，可以用于地圖導航中的最佳路徑分析，而利用骨架來概括地物的形體特征，則可以用于計算機地圖制圖綜合中小尺度下地物的表達，以及為面狀要素的自動注記提供初步的定位參考。在視頻分析中，通過形體的骨架還可以實現(xiàn)對運行目標的跟蹤。在動畫制作作用，利用骨架可以快捷地實現(xiàn)形體的重建。此外，骨架還被應(yīng)用于遙感影像中河流、道路及機場跑道等線狀目標的提取，醫(yī)學圖像中血管造影成像、微循環(huán)圖像等醫(yī)學圖像的處理，以及造紙工業(yè)和紡織業(yè)中纖維的分割與識別等。因此，準確而有效地獲取平面多邊形(尤其是復雜的、特殊的多邊形)的骨架對以上領(lǐng)域的理論研究和實踐工作具有十分重要的價值。H. Blum(1967)最先提出了中軸變換(Medial Axis Transform,MAT)方法，旨在獲取多邊形骨架的。此后，又有不少研究者對骨架問題繼續(xù)進行了深入、廣泛的研究。依據(jù)處理對象的不同來劃分，當前骨架提取的方法有兩類一類是基于連續(xù)幾何模型(拓撲形狀分析)的方法，目前得到廣泛應(yīng)用的有基于Delaimay三角剖分的外心法、 重心法和內(nèi)心法。但這些方法均基于矢量模型，所得到的骨架從本質(zhì)上并不符合骨架的概念，同時在處理復雜圖形時面臨著較大困難，不能處理含“島”或“洞”的多邊形及邊中含有由自曲線的多邊形。這類方法不是通用的骨架提取方法。另一類是基于離散圖像(像素點)的傳統(tǒng)方法，主要有細化迭代的方法和基于距離變換的方法兩種。細化迭代方法所得到的骨架具有良好的拓撲不變性，但是骨架位置不準確；基于距離變換的方法易于實現(xiàn)，獲得的骨架位置準確，且可以處理復雜圖形，但需要事先將圖形進行分解獲取圖形的部件，在處理無法準確分解出部件的特殊多邊形時具有較大難度。此外，以上基于離散域的算法很容易受到多邊形邊界噪聲的干擾，所獲得的骨架容易出現(xiàn)毛刺并且連通性難以得到保證。故而，一種能夠適用于各種形態(tài)的多邊形，并提取出其骨架，同時確保所提取骨架的拓撲連通性、位置準確性和線條光滑性的通用多邊形骨架提取方法，為理論和實踐中亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明解決的技術(shù)問題在于，提供一種多邊形圖像的骨架提取方法及裝置，用于提取各類多邊形圖像的骨架，并克服多邊形的邊界噪聲對骨架提取的干擾，提高骨架提取的準確度和可靠性。進一步的，本發(fā)明的骨架提取方法與裝置能夠提取普通多邊形的骨架。進一步的，本發(fā)明的骨架提取方法與裝置能夠適用于外形特殊和復雜的各類多邊形。進一步的，本發(fā)明能夠確保所提取的骨架拓撲連通、位置準確和線條光滑。進一步的，本發(fā)明能夠解決對所提取的骨架的動態(tài)顯示的問題。本發(fā)明公開了一種多邊形圖像的骨架提取方法，包括如下步驟步驟1，對多邊形圖像進行柵格歐氏距離變換，得到該多邊形區(qū)域內(nèi)所有柵格點的初始距離值及初始最近邊緣點；步驟2，根據(jù)一柵格點的初始距離值計算一提取半徑，提取位于以該柵格點的最近邊緣點為圓心，以該提取半徑為半徑的圓的范圍內(nèi)的該多邊形的所有邊界點作為該柵格點的最近邊緣點集；步驟3，計算該最近邊緣點集之中的點與該柵格點的距離均值；步驟4，將該最近邊緣點集之中，至該柵格點的距離最接近該距離均值的點作為該柵格點的實際最近邊緣點，將該距離均值作為該柵格點的實際距離值；重復執(zhí)行步驟2-4以獲得所有柵格點的實際最近邊緣點與實際距離值，從而實現(xiàn)對多邊形圖像的最近邊緣點集距離均值變換；步驟5，從該多邊形區(qū)域內(nèi)的所有柵格點中，選取初始種子點作為生成骨架的起點，該初始種子點的實際距離值大于相鄰的所有柵格點的實際距離值；步驟6，從該初始種子點的相鄰柵格點中選取骨架點，并將選取出的骨架點作為新的種子點，再從該新的種子點的相鄰柵格點中再選取骨架點，如此反復，直至無法找到任何骨架點為止，所選取出的所有骨架點構(gòu)成該多邊形圖像的骨架。該步驟2中該提取半徑r依照以下公式計算r = 0. 644de2(g，E)0'4126 ；或者
r = 0. 3414d (g, Ε) +0. 784 ；其中，g為該多邊形區(qū)域內(nèi)的任一柵格點，E為該多邊形的邊界，d(g，Ε)為點g到邊界E上所有點的距離值的最小值，也就是點g的該初始距離值，點h為邊界E上的任一點， 點h到點g的距離為d(h，g)，若d(h，g) = d(g，Ε)，則稱點h為點g的最近邊緣點，de2 (g， Ε)為點g的初始距離值的平方值。該步驟3進一步包括，計算該最近邊緣點集之中的任意點與該柵格點的距離值， 從中去除一個最大值和一個最小值，剩余的距離值取算術(shù)平均值得到該距離均值。該步驟6進一步包括柵格點g為該初始種子點，{gl, g2，g3，g4，g5，g6，g7，g8}為柵格點g的八個相鄰柵格點，若點 gi e Ig1, g2, g3, g4, g5, g6, g7, g8},且使得 SrcPt (gi) Φ SrcPt (g)成立,則點 & 為該骨架點，同時也是該新的種子點，SrcPt (gi)為柵格點&的最近邊緣點，SrcPt (g)為柵格點g的最近邊緣點。該步驟6進一步包括，依據(jù)骨架點的選取出順序依次為所有骨架點編號，并按照編號依次進行顯示。該骨架點具有至少兩個不同的最近邊緣點。
本發(fā)明還公開了一種多邊形圖像的骨架提取裝置，包括初始距離變換單元，用于對多邊形圖像進行柵格歐氏距離變換，得到該多邊形區(qū)域內(nèi)所有柵格點的初始距離值及初始最近邊緣點；最近邊緣點集距離均值變換單元，進一步包括最近邊緣點集提取單元、距離均值計算單元和替換單元，該最近邊緣點集距離均值變換單元重復調(diào)用該最近邊緣點集提取單元、該距離均值計算單元和該替換單元，以獲得所有柵格點的實際最近邊緣點與實際距離值，從而實現(xiàn)對多邊形圖像的最近邊緣點集距離均值變換；該最近邊緣點集提取單元，用于根據(jù)一柵格點的初始距離值計算一提取半徑，提取位于以該柵格點的最近邊緣點為圓心，以該提取半徑為半徑的圓的范圍內(nèi)的該多邊形的所有邊界點作為該柵格點的最近邊緣點集；該距離均值計算單元，用于計算該最近邊緣點集之中的點與該柵格點的距離均值；該替換單元，用于將該最近邊緣點集之中，至該柵格點的距離最接近該距離均值的點作為該柵格點的實際最近邊緣點，將該距離均值作為該柵格點的實際距離值；初始種子點選取單元，用于從該多邊形區(qū)域內(nèi)的所有柵格點中，選取初始種子點作為生成骨架的起點，該初始種子點的實際距離值大于相鄰的所有柵格點的實際距離值；骨架點生成單元，用于從該初始種子點的相鄰柵格點中選取骨架點，并將選取出的骨架點作為新的種子點，再從該新的種子點的相鄰柵格點中再選取骨架點，如此反復，直至無法找到任何骨架點為止，所選取出的所有骨架點構(gòu)成該多邊形圖像的骨架。該最近邊緣點集提取單元依照以下公式計算該提取半徑r r = 0.644de2(g，E)°.4126 ；或者r = 0. 3414d (g, Ε) +0. 784 ；其中，g為該多邊形區(qū)域內(nèi)的任一柵格點，E為該多邊形的邊界，d(g，Ε)為點g到邊界E上所有點的距離值的最小值，也就是點g的該初始距離值，點h為邊界E上的任一點， 點h到點g的距離為d (h，g)，若d (h，g) = d (g，Ε) d (h，g) = d (g，Ε)，則稱點h為點g的最近邊緣點，de2(g, Ε)為g點的初始距離值的平方值。該種子點生成單元進一步包括柵格點g為該初始種子點，{gl, g2，g3，g4，g5，g6，g7，g8}為柵格點g的八個相鄰柵格點，若點 gi e Ig1, g2, g3, g4, g5, g6, g7, g8},且使得 SrcPt (gi) Φ SrcPt (g)成立,則點 & 為該骨架點，同時也是該新的種子點，SrcPt (gi)為柵格點&的最近邊緣點，SrcPt (g)為柵格點g的最近邊緣點。該骨架點具有至少兩個不同的最近邊緣點。本發(fā)明克服了多邊形的邊界噪聲對骨架提取的干擾，提高骨架提取的準確度。能夠適用于普通多邊形和各種復雜、特殊的多邊形。本發(fā)明能夠確保所提取的骨架拓撲連通、 位置準確和線條光滑。本發(fā)明還能夠解決對所提取的骨架的動態(tài)顯示的問題。


圖1A、1B、1C、2所示為多邊形示意圖；圖3A所示為無噪聲的多邊形示意圖;3B所示為有噪聲的多邊形示意圖；圖3C所示為對圖3A的無噪聲的多邊形進行步驟401所述的柵格歐氏距離變換的結(jié)果示意圖；圖3D所示為對圖:3B的有噪聲的多邊形進行步驟401所述的柵格歐氏距離變換的結(jié)果示意圖；圖3E所示為對圖:3B的有噪聲的多邊形進行步驟401-404所述的距離均值變換的結(jié)果示意圖；圖4所示為本發(fā)明的多邊形圖像的骨架提取方法的流程圖；圖5A、5B、5C所示為圖1A、IB、IC所示多邊形經(jīng)過柵格歐氏距離變換后的結(jié)果示意圖；圖6所示為柵格點的相鄰柵格點示意圖；圖7A-7C所示為對圖1A-1C的多邊形進行骨架提取的結(jié)果圖；圖8A、9A、IOA分別為三種多邊形進行步驟401所述的柵格歐氏距離變換的結(jié)果示意圖；圖8B、9B、IOB分別為這三種多邊形的骨架提取過程圖；圖8C、9C、10C分別為這三種多邊形的骨架提取結(jié)果圖；圖11所示為對道路網(wǎng)骨架提取的結(jié)果圖；圖12所示為對河流網(wǎng)骨架提取的結(jié)果圖；圖13A所示為利用傳統(tǒng)距離變換方法所得到的骨架提取結(jié)果圖；圖13B所示為利用本發(fā)明的方法所得到的骨架提取結(jié)果圖；圖14所示為該多邊形圖像的骨架提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式在地球科學計算領(lǐng)域中，需面對各種復雜空間對象，也就是需要針對各種復雜的多邊形圖像進行骨架提取的計算。理想狀態(tài)下的簡單多邊形的邊為直線段，但是在實際應(yīng)用中，實際空間對象大多對應(yīng)邊界任意的多邊形，該多邊形的邊中不僅包括直線段，還含圓弧、自由曲線(參見圖1A、圖IB所示)，還可能內(nèi)部含不規(guī)則形狀的“洞”、“島”，甚至出現(xiàn)自由曲線、圓弧、“洞”、“島”等任意組合(參見圖1C、圖2所示)的復雜情況。S卩，多邊形不應(yīng)僅僅只包含一般簡單多邊形(包括凸多邊形和凹多邊形兩種)，同時還應(yīng)該涵蓋具有島洞的多邊形及邊中含有曲線段的特殊多邊形，這樣的多邊形才更符合實際情況。這類復雜的多邊形在數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面相對更復雜，其骨架是多層次的環(huán)、 樹結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)骨架提取方法只適用于簡單多邊形，對于含有曲線段、島或洞的特殊多邊形圖形，不能完成其骨架的提取。本發(fā)明針對這類復雜的多邊形重新進行了定義，以適應(yīng)于本發(fā)明的骨架提取。設(shè)E為平面連通(包括單連通和多連通)區(qū)域的輪廓邊界，如圖2所示的多邊形包括內(nèi)邊界和外邊界。邊界E由η個頂點{P1;P2，-,PJ和連結(jié)頂點之間的η條線段(P1P2， P2P3，…，PlriPJ組成，這些線段可以是直線段，也可以是圓弧或自由曲線，則稱E為多邊形。 將組成多邊形的邊界E的頂點和線段不加以區(qū)分地均稱為基本元素，記由頂點元素和線段MA(E)= <
元素組成的基本元素集為{ θι，θ2，· · ·，θ2η) ο為了適應(yīng)于復雜多邊形的骨架提取，本發(fā)明還對最近邊緣點以及骨架點進行了定義。設(shè)g為多邊形的區(qū)域D中的任一點，點h為多邊形邊界E上的任一點，記點h到點 g的距離值為d(h，g)，記點g到邊界E的距離值(即點g到邊界E上所有點的距離值中的最小值)為d(g，E)，若d(h，g) =(1&，幻，則稱點1!為點8的最近邊緣點。本發(fā)明所需提取的骨架由眾多骨架點(又稱中軸點)組成。其中，若點g在多邊形的邊界E上具有兩個或兩個以上不相同的最近邊緣點I^h2,. . .，hn(n彡2)，則稱點g為目^K點。具體來講，點Ill和點Ii2為邊界E上任意不同的兩點，分別記點Ii1和點Ii2到點g的距離為CKh1, g)和d(h2，g)，記點g到多邊形的邊界E的距離為d(g，Ε)，若(Kh1, g)、d(h2， g)和點d(g，Ε)之間存在公式⑴所示的關(guān)系，則點g為多邊形的骨架點。(Kh1, g) = d(g，Ε) = d(h2，g) (1)而多邊形的骨架為區(qū)域內(nèi)所有骨架點的集合，骨架的表達式如公式(2)所示
權(quán)利要求
1.一種多邊形圖像的骨架提取方法，其特征在于，包括如下步驟步驟1，對多邊形圖像進行柵格歐氏距離變換，得到該多邊形區(qū)域內(nèi)所有柵格點的初始距離值及初始最近邊緣點；步驟2，根據(jù)一柵格點的初始距離值計算一提取半徑，提取位于以該柵格點的最近邊緣點為圓心，以該提取半徑為半徑的圓的范圍內(nèi)的該多邊形的所有邊界點作為該柵格點的最近邊緣點集；步驟3，計算該最近邊緣點集之中的點與該柵格點的距離均值； 步驟4，將該最近邊緣點集之中，至該柵格點的距離最接近該距離均值的點作為該柵格點的實際最近邊緣點，將該距離均值作為該柵格點的實際距離值；重復執(zhí)行步驟2-4以獲得所有柵格點的實際最近邊緣點與實際距離值，從而實現(xiàn)對多邊形圖像的最近邊緣點集距離均值變換；步驟5，從該多邊形區(qū)域內(nèi)的所有柵格點中，選取初始種子點作為生成骨架的起點，該初始種子點的實際距離值大于相鄰的所有柵格點的實際距離值；步驟6，從該初始種子點的相鄰柵格點中選取骨架點，并將選取出的骨架點作為新的種子點，再從該新的種子點的相鄰柵格點中再選取骨架點，如此反復，直至無法找到任何骨架點為止，所選取出的所有骨架點構(gòu)成該多邊形圖像的骨架。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該步驟2中該提取半徑r依照以下公式計算r = 0. 644de2(g，m°·4126;或者 r = 0. 3414d(g, E)+0. 784 ；其中，g為該多邊形區(qū)域內(nèi)的任一柵格點，E為該多邊形的邊界，d(g，Ε)為點g到邊界 E上所有點的距離值的最小值，也就是點g的該初始距離值，點h為邊界E上的任一點，點 h到點g的距離為d(h，g)，若d(h，g) = d(g，Ε)，則稱點h為點g的最近邊緣點，de2(g, Ε) 為點g的初始距離值的平方值。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該步驟3進一步包括，計算該最近邊緣點集之中的任意點與該柵格點的距離值，從中去除一個最大值和一個最小值，剩余的距離值取算術(shù)平均值得到該距離均值。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該步驟6進一步包括柵格點g為該初始種子點，Ig1, g2，g3，g4，g5，g6，g7，g8}為柵格點g的八個相鄰柵格點， 若點 gi e {g1; g2，g3，g4，g5，g6，g7，g8l，且使得 SrcPt (gi) Φ SrcPt (g)成立，則點 gi 為該骨架點，同時也是新的種子點，SrcPt (gi)為柵格點&的最近邊緣點，SrcPt (g)為柵格點g的最近邊緣點。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，該步驟6進一步包括，依據(jù)骨架點的選取順序依次為所有骨架點編號，并按照編號依次進行顯示。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該骨架點具有至少兩個不同的最近邊緣點。
7.—種多邊形圖像的骨架提取裝置，其特征在于，包括初始距離變換單元，用于對多邊形圖像進行柵格歐氏距離變換，得到該多邊形區(qū)域內(nèi)所有柵格點的初始距離值及初始最近邊緣點；最近邊緣點集距離均值變換單元，進一步包括最近邊緣點集提取單元、距離均值計算單元和替換單元，該最近邊緣點集距離均值變換單元重復調(diào)用該最近邊緣點集提取單元、 該距離均值計算單元和該替換單元，以獲得所有柵格點的實際最近邊緣點與實際距離值， 從而實現(xiàn)對多邊形圖像的最近邊緣點集距離均值變換；該最近邊緣點集提取單元，用于根據(jù)一柵格點的初始距離值計算一提取半徑，提取位于以該柵格點的最近邊緣點為圓心，以該提取半徑為半徑的圓的范圍內(nèi)的該多邊形的所有邊界點作為該柵格點的最近邊緣點集；該距離均值計算單元，用于計算該最近邊緣點集之中的點與該柵格點的距離均值； 該替換單元，用于將該最近邊緣點集之中，至該柵格點的距離最接近該距離均值的點作為該柵格點的實際最近邊緣點，將該距離均值作為該柵格點的實際距離值；初始種子點選取單元，用于從該多邊形區(qū)域內(nèi)的所有柵格點中，選取初始種子點作為生成骨架的起點，該初始種子點的實際距離值大于相鄰的所有柵格點的實際距離值；骨架點生成單元，用于從該初始種子點的相鄰柵格點中選取骨架點，并將選取出的骨架點作為新的種子點，再從該新的種子點的相鄰柵格點中再選取骨架點，如此反復，直至無法找到任何骨架點為止，所選取出的所有骨架點構(gòu)成該多邊形圖像的骨架。
8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，該最近邊緣點集提取單元依照以下公式計算該提取半徑r:r = 0. 644de2(g，E)a4126;或者 r = 0. 3414d(g, E)+0. 784 ；其中，g為該多邊形區(qū)域內(nèi)的任一柵格點，E為該多邊形的邊界，d(g，Ε)為點g到邊界 E上所有點的距離值的最小值，也就是點g的該初始距離值，點h為邊界E上的任一點，點h 到點g的距離為d (h，g)，若d (h，g) = d (g，Ε) d (h，g) = d (g，Ε)，則稱點h為點g的最近邊緣點，de2(g, Ε)為g點的初始距離值的平方值。
9.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，該種子點生成單元進一步包括柵格點g為該初始種子點，Ig1, g2，g3，g4，g5，g6，g7，g8}為柵格點g的八個相鄰柵格點， 若點 gi e Ig1, g2, g3, g4, g5, g6, g7, g8},且使得 SrcPt (gi) Φ SrcPt (g)成立,則點 & 為該新的骨架點，SrcPt (gi)為柵格點&的最近邊緣點，SrcPt (g)為柵格點g的最近邊緣點。
10.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，該骨架點具有至少兩個不同的最近邊緣點ο
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多邊形圖像的骨架提取方法及裝置。方法包括對多邊形圖像進行柵格歐氏距離變換，得到所有柵格點的初始距離值及初始最近邊緣點；根據(jù)一柵格點的初始距離值計算一提取半徑，提取位于以該柵格點的最近邊緣點為圓心，以該提取半徑為半徑的圓的范圍內(nèi)的該多邊形的所有邊界點作為該柵格點的最近邊緣點集；計算最近邊緣點集中的點與柵格點的距離均值；將至該柵格點的距離最接近于該距離均值的點作為該柵格點的實際最近邊緣點，將該距離均值作為該柵格點的實際距離值；選取初始種子點作為生成骨架的起點，該初始種子點的實際距離值大于相鄰的所有柵格點的實際距離值；從該初始種子點的相鄰柵格點中選取骨架點。
文檔編號G06K9/52GK102314609SQ201110268928
公開日2012年1月11日 申請日期2011年9月13日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月13日
發(fā)明者潘鵬, 胡海, 諸云強, 賀三維 申請人:中國科學院地理科學與資源研究所